一种基于在线聚类的车载CAN总线异常入侵检测方法

本发明涉及一种基于在线聚类的车载CAN总线异常入侵检测方法，属于车载网络安全技术领域。通过对固定时间窗口内的CAN数据帧进行多维度统计特征提取与融合，构建能够表征网络行为状态的特征向量，并利用改进的在线自适应聚类算法实现对数据流的实时分析与异常识别，从而有效提升对潜在安全威胁的检测效率。优点是显著提升了对未知攻击和复杂异常行为的检出能力，避免了在线重复计算，有利于在实车上长期部署与稳定运行，具备良好的实时处理能力，能够适应CAN总线高吞吐、连续产生的数据流，满足车载网络异常检测的实时性要求。